# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 19 17:53:07 2025


@author: 何敏
"""

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 1. 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 2. 选择要进行PCA的指标列
indicators = ["农业保险深度", "农业保险密度"]
pca_data = data[indicators]

# 3. 数据标准化处理 (PCA需要数据标准化)
scaler = StandardScaler()
pca_data_scaled = scaler.fit_transform(pca_data)

# 4. 应用PCA (降到一个主成分)
pca = PCA(n_components=1)
pca_scores = pca.fit_transform(pca_data_scaled)

# 5. 将综合得分添加回原始数据
data['综合得分'] = pca_scores

# 6. 保存结果到新CSV文件
data.to_csv('农业保险需求.csv', index=False, encoding='utf-8')

print("PCA综合得分已计算并保存到文件 农业保险需求.csv")